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Struttura del corso
Introduzione all’Edge AI nell’automazione industriale
- Panoramica sull’Edge AI e sui suoi impieghi industriali
- Vantaggi e criticità legati all’impiego dell’Edge AI in contesti industriali
- Analisi di casi studio relativi a implementazioni riuscite di Edge AI nella produzione
Configurazione dell’ambiente Edge AI
- Installazione e configurazione degli strumenti necessari per l’Edge AI
- Collegamento di sensori industriali e impostazione dei sistemi di raccolta dati
- Presentazione dei principali framework e librerie utilizzabili per l’Edge AI
- Esercizi pratici volti alla configurazione dell’ambiente di lavoro
Manutenzione predittiva tramite Edge AI
- Nozioni fondamentali sulla manutenzione predittiva
- Sviluppo di modelli di intelligenza artificiale per il monitoraggio dello stato delle macchinari
- Implementazione di sistemi in grado di rilevare e prevedere guasti in tempo reale
- Esercizi pratici relativi alla manutenzione predittiva
Controllo della qualità con l’ausilio dell’Edge AI
- Cenni generali sul controllo della qualità nella produzione industriale
- Utilizzo di tecniche di intelligenza artificiale per il rilevamento e la classificazione dei difetti
- Implementazione di sistemi di controllo della qualità basati sulla visione artificiale
- Esercizi pratici incentrati sul controllo della qualità
Ottimizzazione dei processi con l’Edge AI
- Concetti base sull’ottimizzazione dei processi industriali
- Applicazione dell’AI al monitoraggio e al controllo in tempo reale dei processi produttivi
- Creazione di sistemi decisionali basati sull’intelligenza artificiale
- Esercizi pratici per l’ottimizzazione dei processi
Distribuzione e gestione delle soluzioni Edge AI
- Installazione di modelli di intelligenza artificiale su dispositivi industriali Edge
- Monitoraggio e manutenzione dei sistemi Edge AI in esercizio
- Risoluzione dei problemi tecnici e ottimizzazione dei modelli già distribuiti
- Esercizi pratici riguardanti la distribuzione e la gestione delle soluzioni Edge AI
Strumenti e framework per l’Edge AI nell’industria
- Presentazione degli strumenti e dei framework più utilizzati (ad esempio TensorFlow Lite, OpenVINO)
- Utilizzo di TensorFlow Lite nell’ambito delle applicazioni industriali basate sull’AI
- Esercizi pratici finalizzati all’ottimizzazione degli strumenti impiegati
Applicazioni reali e casi studio
- Analisi di progetti industriali che hanno ottenuto risultati positivi grazie all’Edge AI
- Discussione sui diversi casi d’uso specifici per i vari settori industriali
- Esercizio pratico finalizzato alla creazione e all’ottimizzazione di una vera applicazione industriale basata sull’AI
Conclusioni e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza di base dei concetti legati all’intelligenza artificiale e al machine learning
- Esperienza pratica con sistemi di automazione industriale
- Competenze di base nella programmazione (si consiglia Python)
Destinatari
- Ingegneri industriali
- Professionisti del settore manifatturiero
- Sviluppatori di intelligenza artificiale
14 ore
Recensioni (1)
Coprindo argomenti avanzati e lavorando con esempi pratici
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Corso - Advanced Edge AI Techniques
Traduzione automatica